グラフィカルモデル
発売日：2016年4月
- ISBN
- 978-4-06-152916-8
- 著者情報
- 渡辺 有祐（ワタナベ ユウスケ）
博士（学術）。２００６年京都大学理学部物理学科卒業。２０１０年総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻博士課程修了。現在、ソニー株式会社機械学習リサーチエンジニア
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商品説明
視点の転換がカギ！グラフを用いて記述する利点が実感できる。多岐にわたるグラフィカルモデルの使われ方の全体像を示す。入門に便利！必要な公式や凸解析の基礎的事項を付録に収録。
各種グラフィカルモデルの紹介から、機械学習における使い方まで丁寧に解説する。
この手法が有効な問題の見分け方、グラフの扱い、推論・学習に活かす方法など、必要なことをコンパクトにまとめた。
目次
グラフィカルモデル入門
確率論の基礎
ベイジアンネットワーク
マルコフ確率場
因子グラフ表現
周辺確率分布の計算（確率伝搬法
ベーテ近似
平均場近似）
グラフィカルモデルの学習（隠れ変数のないモデル
隠れ変数のあるモデル
具体例）
ＭＡＰ割り当ての計算（最大伝搬法
線形緩和による方法）
グラフィカルモデルの構造学習
商品詳細
- シリーズ名
- 機械学習プロフェッショナルシリーズ
- 出版社名
- 講談社
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
注意事項
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